我如何使用sympy添加索引表達式

我在熊貓中有一個數據框，第一列命名爲x0，第二列命名爲x1。它有很多（如100）行。因此，我有100組[x0,x1]，然後我想要生成一個與每個組相關的長表達式。更明確地說，我想要做的任務是產生一個表達：這裏我如何使用sympy添加索引表達式

exp(b0*x00+b1*x10)+exp(b0*x01+b1*x11)+...exp(b0*(x0 100) + b1*(x1 100))

b0和b1都是未知值（符號）和稍後我會找到自己的解決方案。

簡而言之，我需要表達sigma(exp(b0*x0+b1*x1))，sigma有100個項目，x0,x1 n是一個數據框，但我不知道如何編程循環。

請幫幫我。

來源

2014-12-02 Pi Chan

我希望這可以幫助，我不熟悉熊貓，但你需要sympy的summation（f，（i，a，b））。在本例中，你只需要聲明expr = summation（exp，（i，0，101））之類的東西，你的'exp'函數已經在其中包含了符號b0和b1項。

當你想打印出來時，你只需要使用pprint（expr）而不是print（）。

來源

2014-12-02 09:52:48 adrianX

一個簡單的Python for循環就足夠了以產生表達式：

>>> import numpy as np # pandas uses numpy arrays 
>>> import sympy as sym 
>>> x = np.random.rand(5,2).view(dtype=[('x0', np.float), ('x1', np.float)]) 
>>> b0, b1 = sym.symbols('b0 b1') 
>>> x['x0'] # to show the contents 
array([[ 0.1389724 ], 
     [ 0.14091647], 
     [ 0.08886302], 
     [ 0.48792306], 
     [ 0.749205 ]]) 
>>> expr = 0 
>>> for x0, x1 in zip(x['x0'], x['x1']): 
...  # build up the expression term by term: 
...  expr += sym.exp(b0 * float(x0) + b1 *float(x1)) 
... 
>>> expr 
exp(0.0888630154325879*b0 + 0.597823474111901*b1) + exp(0.138972400914926*b0 + 0.0275642343608167*b1) + exp(0.140916465250792*b0 + 0.0662746588259522*b1) + exp(0.487923064546991*b0 + 0.922545565808876*b1) + exp(0.7492050039088*b0 + 0.911117507753871*b1)

來源

2014-12-02 14:43:47

我如何使用sympy添加索引表達式

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